DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS C BERDASARKAN FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEARST NEIGHBOR (MKNN)

Sekarsari, Amelia Sukma (2021) DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS C BERDASARKAN FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEARST NEIGHBOR (MKNN). Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
a. PENDAHULUAN.pdf

Download (702kB)
[img] Text
b. ABSTRAK.pdf

Download (335kB)
[img] Text
c. BAB I.pdf

Download (418kB)
[img] Text
d. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (566kB) | Request a copy
[img] Text
e. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (599kB) | Request a copy
[img] Text
f. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (828kB) | Request a copy
[img] Text
g. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (396kB) | Request a copy
[img] Text
h. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (263kB)
[img] Text
i. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (773kB) | Request a copy
[img] Text
j. ARTIKEL.pdf

Download (2MB)

Abstract

Hepatitis adalah kelainan hati berupa peradangan (sel) hati. Peradangan ini ditandai dengan meningakatnya kadar enzim hati. Peningkatan ini disebabkan adanya gangguan atau kerusakan membran hati. Ada dua faktor penyebabnya yaitu faktor infeksi dan faktor non infeksi. Faktor penyebab infeksi antara lain virus hepatitis dan bakteri. Berdasarkan banyaknya potensi penyebab munculnya hepatitis yang berkaitan tentang bakteri, virus dan infeksi obat. Jawaban dari setiap pertanyaan gejala dan potensi terburuk kemudian dijadikan sebagai masukan untuk mengklasifikasi Hepatitis. Maka dilakukanlah penarapan menggunakan metode MKNN untuk klasifikasi penyakit Hepatitis yang bertujuan untuk memudahkan ahli medis dalam memperoleh diagnosis sementara dengan mengklasifikasi gejala - gejala yang dialami oleh pasien dengan K data tetangga terdekat untuk mendapatkan nilai akurasi yang tinggi. MKNN merupakan algoritma yang dikembangkan dari algoritma KNN. Data yang digunakan yaitu Penyakit Hepatitis C di tahun 2019. Dari serangkaian pengujian dimulai dari penentuan Data Uji hingga mayoritas data dihasilkan K optimal yaitu K = 3 dengan presentase 90%, Akurasi dengan presentase 96%, Presisi dan Recall dengan presentase 83%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Hepatitis C, Klasifikasi, Modified K- Nearst Neighbor
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Department: S1 Teknik Informatika
Depositing User: Amelia sukma sekarsari
Contributors:
ContributionContributor NameNIDN/NIDK
Thesis advisorOktavianto, Hardiannidn0722108105
Thesis advisorUmilasari, Reninidn0728079101
Contact Email Address: ameliasukma27@gmail.com
Date Deposited: 24 Apr 2021 01:06
Last Modified: 24 Apr 2021 01:13
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/9585

Actions (login required)

View Item View Item